MAGELLAN: Автономная система научных открытий на 15 агентах, построенная на Claude Code
Архитектура системы и реализация
MAGELLAN полностью построен на Claude Code с 15 пользовательскими агентами, определёнными в .claude/agents/, и координируется оркестратором. Система использует закрепление моделей: каждый агент имеет model: opus или model: sonnet в frontmatter, чтобы гарантировать уровень усилий независимо от настроек сессии.
Opus отвечает за глубокие междисциплинарные рассуждения через четыре агента: Scout, Generator, Critic и Quality Gate. Sonnet обрабатывает структурированные задачи через трёх агентов: Literature Scout, Ranker и Computational Validator.
Рабочий процесс и паттерны
Оркестратор (Opus с ограничителем на 200 ходов) распределяет задачи между под-агентами и никогда не выполняет фазы напрямую. Система реализует циклы рефлексии через промпты агентов: SELF-CRITIQUE (Generator), META-CRITIQUE (Critic) и TARGET QUALITY CHECK (Scout).
Адаптивные циклы корректируются на основе результатов: раннее завершение, если топ-3 гипотезы набирают >= 7.0 баллов, или продление до цикла 3, если уровень выживаемости < 30%. После конвейера проводится кросс-модельная проверка через bash-скрипты, вызывающие API GPT-5.4 и Gemini 3.1 для независимой оценки.
Результаты и доступность
После 19 сессий система предложила примерно 260 гипотез, из которых около 60% были отсеяны состязательным конвейером. Все результаты доступны на сайте проекта с полной методологией.
Система имеет открытый исходный код под лицензией Apache 2.0. Подробности конвейера Claude Code, открытия и информация о вкладе доступны по ссылкам проекта.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Плагин OpenClaw подключает ИИ-агентов к радиосети Meshtastic для работы вне сети.
Новый плагин с открытым исходным кодом соединяет фреймворк OpenClaw с LoRa-радиосетью Meshtastic, позволяя вести AI-диалоги, выполнять API-запросы и управлять устройствами без интернета или сотовой связи.
Инструмент исправления памяти OpenClaw решает проблему снижения производительности.
Новая команда слэша под названием /claw_memory_fix помогает очистить файлы памяти OpenClaw, когда агент забывает учетные данные или разрешения. Инструмент реализует методы от Alibaba, инженеров GitHub, MemGPT и исследования января 2026 года по управлению памятью.
Щитбот: Открытый плагин-сканер безопасности для Claude Code
Shieldbot — это сканер безопасности с открытым исходным кодом, который работает как плагин внутри Claude Code, объединяя шесть сканеров, включая Semgrep с более чем 5000 правил, Bandit, Ruff, detect-secrets, pip-audit и npm audit. Он устраняет дублирование результатов и генерирует приоритизированные отчёты с оценками риска и исправлениями кода.
OpenLobster: Самостоятельно размещаемый ИИ-агент на Go с потреблением памяти в 30 МБ
OpenLobster — это самодостаточный ИИ-ассистент, написанный на Go, который работает как единый бинарный файл с потреблением 30 МБ оперативной памяти и временем холодного запуска 200 мс. Он поддерживает несколько провайдеров LLM, включая Ollama, OpenRouter и любые конечные точки, совместимые с OpenAI, а память хранится в графовой базе данных.